Add universal platform integration guides to README

README.md

@@ -153,3 +153,74 @@ print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
 <div align="center">
   <sub>Создано и обучено с любовью исследовательской командой <b>Fwizzer AI</b>. 2026.</sub>
 </div>
+
+
+---
+
+## 🌐 Универсальная интеграция во все платформы и приложения
+
+Благодаря встроенному системному промпту и автоматическому форматированию рассуждений `<think>...</think>`, модель работает из коробки во всех поддерживаемых экосистемах:
+
+### 1. 📓 Google Colab & Kaggle Notebooks
+[Google Colab](https://huggingface.co/fwizzer1/Fwizzer-R1-3B-v2/colab) | [Kaggle](https://huggingface.co/fwizzer1/Fwizzer-R1-3B-v2/kaggle)
+```python
+from unsloth import FastLanguageModel
+
+model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
+    model_name = "fwizzer1/Fwizzer-R1-3B-v2",
+    max_seq_length = 4096,
+    load_in_4bit = True,
+)
+FastLanguageModel.for_inference(model)
+
+prompt = [{"role": "user", "content": "Объясни парадокс Ферми простыми словами."}]
+inputs = tokenizer.apply_chat_template(prompt, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to("cuda")
+output = model.generate(input_ids=inputs, max_new_tokens=1024, temperature=0.6)
+print(tokenizer.decode(output[0]))
+```
+
+### 2. 🦙 llama.cpp & llama-server
+Запуск интерактивного чата или совместимого API сервера:
+```bash
+./llama-server -m ru/Fwizzer-R1-3B-v2Balanced.gguf --jinja -c 8192 --port 8080
+```
+
+### 3. 🖥️ LM Studio
+Импортируйте любой из квантов `Fwizzer-R1-3B-v2Speed.gguf`, `Balanced` или `Max`. Файл `Fwizzer-R1.preset.json` подтягивается автоматически. Блоки мыслей автоматически сворачиваются в интерфейсе.
+
+### 4. 📱 Jan AI Desktop
+Поместите файл `Fwizzer-R1-3B-v2Balanced.gguf` и прикрепленный `jan-model.json` в папку `~/jan/models/fwizzer-r1-3b-v2`. Запустите приложение Jan для локального чата без интернета.
+
+### 5. 🚀 vLLM (Production Server)
+```bash
+vllm serve fwizzer1/Fwizzer-R1-3B-v2 --port 8000 --max-model-len 8192 --trust-remote-code
+```
+
+### 6. 🦙 Ollama
+```bash
+ollama create fwizzer-r1-3b-v2 -f ./Modelfile
+ollama run fwizzer-r1-3b-v2
+```
+
+### 7. 🦥 Unsloth Desktop
+Используйте встроенный интерфейс Unsloth Desktop для локального тестирования или дообучения под ваши собственные документы.
+
+### 8. 🥧 Raspberry Pi 4/5 & Termux (Android)
+Благодаря эффективному Q4_K_M квантованию модель запускается даже на микрокомпьютерах с 4 ГБ ОЗУ:
+```bash
+./llama-cli -m ru/Fwizzer-R1-3B-v2Speed.gguf -t 4 -c 4096 --temp 0.6 -p "[INST] Кто ты? [/INST]"
+```
+
+### 9. 🐳 Docker Model Runner
+```bash
+docker run --gpus all -d -p 8080:8080 -v $(pwd):/models ghcr.io/ggerganov/llama.cpp:server -m /models/ru/Fwizzer-R1-3B-v2Balanced.gguf --jinja -c 8192 --port 8080
+```
+
+### 10. 🍋 Lemonade & 💬 Atomic Chat
+Подключите локальный эндпоинт `http://localhost:8080/v1` с системным промптом Fwizzer-R1 и температурой `0.6`.
+
+### 11. 🤖 Hermes Agent & 🐾 OpenClaw
+Автономные агентные среды используют встроенный пошаговый Chain-of-Thought для планирования сложных вызовов инструментов и кода:
+```bash
+hermes chat --model fwizzer1/Fwizzer-R1-3B-v2 --api-base http://localhost:8080/v1
+```